在具体操作上,完全可以用CCM算法直接去做。比如说,用CCM算法时输入的两个时间序列是{x(1), ..., x(t), ..., x(T)}和{y(1), ..., y(t), ..., y(T)},当我们考虑时间滞后时,完全可以直接输入例如{x(1), ..., x(t), ..., x(T-1)}和{y(2), ..., y(t), ..., y(T)}...
结果显示,CCM错误地认为存在X到Y的因果关系(绿线),与Bartsev et al. (2020)预判的方向刚好相反。不过CCM的确给出了一个错误的结论。因为在我们的数据生成过程中,X是一个正弦函数,Y是一个直线,二者并不存在因果关系。 接下来我们试一下时滞CCM的效果,仍然采用前面的数据,代码如下: # generate all combinations ...
ccm收敛交叉映射python代码 收敛交叉映射算法 (图片例子来自上课时老师的PPT,不过老师说PPT是他从网上组合的,所以没有出处) 1、Partial-Mapped Crossover (PMX) 过程: 第一步,随机选择一对染色体(父代)中几个基因的起止位置(两染色体被选位置相同): 第二步,交换这两组基因的位置: 第三步,做冲突检测,根据交换...
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今日更新DKM_1.3,版本更新内容:CCM收敛交叉映射、两阶段嵌套泰尔指数、三阶段嵌套泰尔指数。此前嵌套泰尔指数分解是单独的脚本,这次一并合并到DKM_1.3中。 目前因果检验常用的格兰杰因果检验,主要是依据时间序列的预测能力来识别序列之间的因果关系。如,我们有一个模型来预测时间序列Y,如果在模型中移除时间序列X,则模型...
收敛交叉映射(CCM)是一种分析非线性系统中时间序列变量间因果关系的方法,其通过对变量进行状态空间重构来获取变量的历史信息,随着时间序列不断增长,当其估计性能呈现收敛的性质时,就可以判断因果关系的存在。CCM 作为一种针对变量间具有弱到中等强度耦合关系的系统分析...
该存储库包含本文中使用的收敛交叉映射(CCM)算法的实现: Mønster,D.,Fusaroli,R.,Tylén,K.,Roepstorff,A.,&Sherson,JF(2017)。 来自嘈杂的时间序列数据的因果推论-在存在噪声和外部影响的情况下测试收敛交叉映射算法。 下一代计算机系统,73,52-62。 DOI: 如何使用 为了对来自两个时间序列X和Y数据使用CCM...
在探究因果关系领域，EDM（因果推断的统计方法）与收敛交叉映射（convergent cross mapping，CCM）是现代科学中被广泛运用的工具。CCM是一种独特的方法，旨在识别两个变量之间的因果关系，特别是当数据集是时间序列时。本文将详细探讨CCM及其在不同研究领域中的应用。任露丹、曹薇和程璐璐在《中国环境管理》...
5. 收敛交叉映射(convergent cross mapping) Convergent cross mapping(CCM) is astatistical testfor acause-and-effect relationshipbetween twotime seriesvariablesthat, like theGranger causalitytest, seeks to resolve the problem thatcorrelation does not imply causation.[1][2]While Granger causality is best...
具体做法是，分别尝试不同的嵌入维度E，特定纬度E下的每一个点，都计算出E+1个最近邻点及对应权重，...